Z.ai
GLM-5.3-FlashX
glm-5.3-flashx
최대 컨텍스트
1M
최대 출력
131.1K
출시일
N/A
입력$0.2857 / 백만 토큰
출력$1 / 백만 토큰
GLM-5.2
glm-5.2GLM-5.2는 장기 엔지니어링 작업을 위한 Z.ai의 플래그십 기반 모델입니다. 실제로 활용 가능한 1M 토큰 컨텍스트 창을 강조하며, 프로젝트 규모의 코드, 문서, 시스템 맥락을 함께 처리할 수 있습니다. 요구사항 분석, 저장소 이해, 구현, 테스트, 멀티플랫폼 배포까지 이어지는 전체 개발 워크플로에 적합합니다.
Context Window
1M tokens
Maximum Output
131.1K tokens
Release Date
2026년 6월 13일
Modalities
GLM-5.2 가격
| 입력 가격 | 출력 가격 | 캐시 읽기 |
|---|---|---|
| $1.1429/M | $4/M | $0.2857/M |
GLM-5.2 API 기능
Reasoning
Supported
Tool calling
Supported
Temperature parameter
Supported
Attachments
Not supported
Knowledge Base
—
Endpoint Protocols
Completions APIMessages APIgemini
GLM-5.2 모델 주요 특징
GLM-5.2는 100만 토큰 컨텍스트, 장기 코딩 에이전트, 복잡한 소프트웨어 프로젝트의 안정적인 완수를 위해 설계된 오픈 웨이트 텍스트 모델입니다.
안정적인 100만 토큰 컨텍스트
100만 토큰 컨텍스트에서도 안정적인 성능을 유지해 전체 프로젝트와 긴 작업 기록을 하나의 추론 흐름에서 처리합니다.
장기 에이전트형 코딩
장시간 자율 작업에서 프로젝트 분해, 아키텍처 설계, 구현, 테스트, 수정, 배포를 지속적으로 수행합니다.
프로덕션 수준 코딩
향상된 프런트엔드, 백엔드, 모바일, 심층 디버깅 역량으로 전체 애플리케이션 흐름에서 엔지니어링 제약을 준수합니다.
GLM-5.2 사용 사례
GLM-5.2는 엔드투엔드 애플리케이션 개발, 저장소 규모 엔지니어링, 장시간 연구 또는 최적화 작업에 적합합니다.
엔드투엔드 애플리케이션 개발
제품 요구사항을 아키텍처, 프런트엔드와 백엔드 코드, 테스트, 수정, 배포 가능한 애플리케이션 결과물로 전환합니다.
대규모 프로젝트 리팩터링
대규모 프로젝트를 컨텍스트에 유지하고 의존성을 추적해 기존 엔지니어링 제약을 지키면서 연계 변경을 구현합니다.
장시간 기술 최적화
성능 엔지니어링 또는 자동화 연구에서 분석, 구현, 측정, 수정 과정을 장시간 반복합니다.
TokenHub API로 GLM-5.2 사용하는 방법
import OpenAI from "openai"
const client = new OpenAI({
apiKey: process.env.TOKENHUB_API_KEY,
baseURL: "https://us-api.tokenhub.com/v1",
})
const result = await client.chat.completions.create({})
console.log(result.choices[0]?.message?.content)GLM-5.2 벤치마크
| 지표 점수 | ||
|---|---|---|
| Artificial Analysis Intelligence Index | 종합 역량 평가 | 51.1 |
| Artificial Analysis Coding Index | 코딩 역량 종합 평가 | 68.8 |
| 지식 및 추론 | ||
| GPQA | 고난도 과학 문제 해결 | 89.5% |
| HLE | 다분야 전문가 수준 평가 | 40.1% |
| 코딩 및 소프트웨어 엔지니어링 | ||
| SciCode | 과학 컴퓨팅 코딩 과제 | 50.5% |
| Terminal-Bench Hard | 고난도 터미널 작업 수행 | 50.8% |
| 지시 준수 및 에이전트 작업 | ||
| IFBench | 프롬프트 제약 준수 | 73.3% |
| AA-LCR | 긴 컨텍스트 추론 | 71.3% |
| τ²-Bench | 에이전트 워크플로 작업 | 99.1% |
지표 출처 Artificial Analysis
GLM-5.2 비교
GLM-5.2 API 자주 묻는 질문
GLM-5.2 API, Z.ai 요금, 코딩 및 에이전트 워크플로, 컨텍스트 제한, 모델 비교에 관한 자주 묻는 질문입니다.
GLM-5.2란 무엇인가요?+
GLM-5.2는 장기 엔지니어링 작업, 복잡한 추론, 에이전트 워크플로를 위해 설계된 Z.ai 모델입니다. 코드베이스 이해, 변경 계획, 구현, 테스트, 대규모 프로젝트 문맥이 필요한 다단계 작업에 적합합니다.
GLM-5.2는 코딩과 에이전트 워크플로에 적합한가요?+
리포지토리 규모의 문맥, 반복적인 도구 호출, 여러 단계에 걸친 지속적 계획이 필요한 경우 GLM-5.2는 유력한 후보입니다. 프로덕션 도입 전에는 실제 코딩 또는 에이전트 워크로드에서 벤치마크, 엔드포인트 지원, 지연 시간, 도구 호출 동작을 검증해야 합니다.
TokenHub를 통해 GLM-5.2 API를 호출하려면 어떻게 하나요?+
TokenHub API Key를 만든 뒤 이 페이지에 표시된 정확한 GLM-5.2 모델 ID를 복사하고 API 섹션에서 지원되는 엔드포인트를 선택하세요. 생성된 요청 예제를 OpenAI 호환 클라이언트 또는 다른 지원 클라이언트 통합의 시작점으로 사용할 수 있습니다.
GLM-5.2 API 요금은 어떻게 평가해야 하나요?+
이 페이지에 표시된 현재 입력, 출력, 캐시 읽기 요금을 확인한 다음 일반적인 프롬프트 크기, 응답 길이, 요청량, 캐시 적중률을 기준으로 비용을 추정하세요. 장문맥 및 에이전트 워크플로는 짧은 채팅 요청과 비용 구조가 크게 다를 수 있습니다.
GLM-5.2의 컨텍스트와 최대 출력 제한은 무엇인가요?+
이 페이지의 모델 사양에 표시된 컨텍스트 길이와 최대 출력을 확인하세요. 큰 컨텍스트 윈도우는 리포지토리와 문서 입력에 유용하며, 최대 출력은 한 번의 응답으로 모델이 반환할 수 있는 양을 결정합니다.
GLM-5.2와 DeepSeek V4 Flash 중 무엇을 선택해야 하나요?+
먼저 워크로드를 기준으로 판단하세요. 장기 엔지니어링 및 에이전트 작업에는 GLM-5.2를 평가하고, 현재 가격, 최대 출력, 지원 엔드포인트가 고처리량 텍스트 생성 또는 검색 워크플로에 더 잘 맞는 경우 DeepSeek V4 Flash를 평가하세요. 결정 전 비교 페이지에서 최신 사양을 확인해야 합니다.
GLM-5.2와 Qwen3.8 Max 중 무엇을 선택해야 하나요?+
어떤 상황에서도 우위인 모델은 없습니다. 실제 작업을 기준으로 코딩 및 에이전트 신뢰성, 추론 품질, 컨텍스트와 출력 제한, 가격, 엔드포인트 호환성을 비교하세요. GLM-5.2 또는 Qwen3.8 Max를 프로덕션 워크플로에 표준화하기 전에 대표 프롬프트로 소규모 평가를 진행하는 것이 좋습니다.
GLM-5.2을 사용할 준비가 되셨나요?
하나의 API 키로 GLM-5.2과 더 많은 AI 모델을 이용하세요.
미디어 및 논의
이 모델과 관련된 공개 동영상과 게시물을 선별했습니다.
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